面向智能辅助诊断的心脏信息智能检测方法

本书聚焦心脏智能诊断的前沿技术，系统阐述如何利用深度学习模型挖掘心电图（ECG）、超声心动图（Echo）、磁共振成像等心脏检测数据的深层价值。内容涵盖以下创新性研究方向：心电信号的智能分类与识别；超声心动图目标区域精准识别；多模态心脏信息联合分析；多目标心脏结构协同解析。本书为医学人工智能研究者、心脏专科医师及医疗技术开发者提供一套系统化的心脏信息智能检测方法论。本书可作为高等院校相关专业的教材或教学参考书，也可作为相关领域技术人员的参考书。

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第1章 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 心脏疾病智能辅助诊断研究现状3
1.2.1 基于支持向量机的信号识别方法3
1.2.2 基于人工神经网络的信号识别方法5
1.2.3 基于深度学习的信号识别方法6
1.3 心脏电生理知识10
1.4 心电图理论12
1.4.1 心电图导联12
1.4.2 心脏传导系统与动作电位关系15
1.5 超声心动图知识17
1.6 常见心脏信息检查技术18

第2章 基于前置卷积时间网络的一维心电信号识别方法20
2.1 引言20
2.2 一维心电信号分类识别整体框架流程21
2.3 Conv-TCN算法23
2.4 一维心搏的分类识别模型29
2.4.1 一维心搏识别数据集29
2.4.2 训练过程31
2.4.3 对比与分析32
2.5 本章小结36

第3章 基于快速目标检测网络的二维坐标描绘式心电图片识别方法37
3.1 引言37
3.2 二维坐标描绘式心电图片分类识别整体框架流程37
3.3 Faster R-CNN算法39
3.3.1 卷积神经网络40
3.3.2 区域候选网络44
3.4 二维图片的心搏分类识别模型46
3.4.1 心搏识别数据集46
3.4.2 训练过程49
3.4.3 结果与分析49
3.5 多目标分类识别模型52
3.5.1 多目标识别数据集52
3.5.2 训练结果55
3.5.3 分析与讨论57
3.6 本章小结61

第4章 基于密集像素检测网络的超声心动图识别方法62
4.1 引言62
4.2 心功能分析整体框架流程63
4.3 TDEcho-FCN算法64
4.4 心功能分析模型69
4.4.1 心尖四心腔数据集69
4.4.2 训练结果71
4.4.3 分析与讨论76
4.5 本章小结78

第5章 基于快速目标检测优化网络的多源信息识别方法79
5.1 引言79
5.2 心脏运动协调性分析整体框架流程80
5.3 多源数据识别模型81
5.3.1 心脏运动协调性数据集81
5.3.2 训练结果84
5.3.3 分析与讨论88
5.4 本章小结94

第6章 基于多目标分割网络的图像识别方法95
6.1 引言95
6.2 多目标分割整体框架流程95
6.3 U-Net算法96
6.4 基于U-Net多目标分割心脏图像99
6.4.1 评价指标99
6.4.2 心脏超声图像分割数据集CAMUS及实验100
6.4.3 心脏磁共振图像分割数据集ACDC及实验103
6.5 本章小结106

第7章 心脏疾病综合诊断分析管理系统设计107
7.1 引言107
7.2 系统框架108
7.3 需求分析108
7.4 系统设计109
7.4.1 数据源模块109
7.4.2 诊断模块109
7.4.3 管理模块110
7.5 系统运行实例110
7.5.1 系统登录110
7.5.2 数据源操作110
7.5.3 诊断实例112
7.5.4 系统管理实例116
7.5.5 运行效果117
7.6 本章小结118

第8章 结论与展望119
8.1 结论119
8.2 展望121

参考文献122

附主要符号表132